La compréhension et la prédiction des relations structure-fonction de protéines par des approches in sillico représentent aujourd'hui un challenge. Malgré le développement récent de méthodes algorithmiques pour l'étude du mouvement et des interactions moléculaires, la flexibilité de macromolécules reste largement hors de portée des outils actuels de modélisation moléculaire. L'objectif de cette thèse est de développer une nouvelle approche basée sur des algorithmes de planification de mouvement issus de la robotique pour mieux traiter la flexibilité moléculaire dans l'étude des interactions protéiques. Nous avons étendu un algorithme récent d'exploration par échantillonnage aléatoire, ML-RRT pour le désassemblage d'objets articulés complexes. Cet algorithme repose sur la décomposition des paramètres de configuration en deux sous-ensembles actifs et passifs, qui sont traités de manière découplée. Les extensions proposées permettent de considérer plusieurs degrés de mobilité pour la partie passive, qui peut Æetre poussée ou attirée par la partie active. Cet outil algorithmique a été appliqué avec succès pour l'étude des changements conformationnels de protéines induits lors de la diffusion d'un ligand. A partir de cette extension, nous avons développé une nouvelle méthode pour la résolution simultanée du séquenc¸age et des mouvements de désassemblage entre plusieurs objets. La méthode, nommée Iterative- ML-RRT, calcule non seulement les trajectoires permettant d'extraire toutes les pièces d'un objet complexe assemblé, mais également l'ordre permettant le désassemblage. L'approche est générale et a été appliquée pour l'étude du processus de dissociation de complexes macromoléculaires en introduisant une fonction d'évaluation basée sur l'énergie d'interaction. Les résultats présentés dans cette thèse montrent non seulement l'efficacité mais aussi la généralité des algorithmes proposés.

La compréhension et la prédiction des relations structure-fonction de protéines par des approches in sillico représentent aujourd'hui un challenge. Malgré le développement récent de méthodes algorithmiques pour l'étude du mouvement et des interactions moléculaires, la flexibilité de macromolécules reste largement hors de portée des outils actuels de modélisation moléculaire. L'objectif de cette thèse est de développer une nouvelle approche basée sur des algorithmes de planification de mouvement issus de la robotique pour mieux traiter la flexibilité moléculaire dans l'étude des interactions protéiques. Nous avons étendu un algorithme récent d'exploration par échantillonnage aléatoire, ML-RRT pour le désassemblage d'objets articulés complexes. Cet algorithme repose sur la décomposition des paramètres de configuration en deux sous-ensembles actifs et passifs, qui sont traités de manière découplée. Les extensions proposées permettent de considérer plusieurs degrés de mobilité pour la partie passive, qui peut être poussée ou attirée par la partie active. Cet outil algorithmique a été appliqué avec succès pour l'étude des changements conformationnels de protéines induits lors de la diffusion d'un ligand. A partir de cette extension, nous avons développé une nouvelle méthode pour la résolution simultanée du séquençage et des mouvements de désassemblage entre plusieurs objets. La méthode, nommée Iterative-ML-RRT, calcule non seulement les trajectoires permettant d'extraire toutes les pièces d'un objet complexe assemblé, mais également l'ordre permettant le désassemblage. L'approche est générale et a été appliquée pour l'étude du processus de dissociation de complexes macromoléculaires en introduisant une fonction d'évaluation basée sur l'énergie d'interaction. Les résultats présentés dans cette thèse montrent non seulement l'efficacité mais aussi la généralité des algorithmes proposés. / Understanding and predicting structure-function relationships in proteins with fully in silico approaches remain today a great challenge. Despite recent developments of computational methods for studying molecular motions and interactions, dealing with macromolecular flexibility largely remains out of reach of the existing molecular modeling tools. The aim of this thesis is to develop a novel approach based on motion planning algorithms originating from robotics to better deal with macromolecular flexibility in protein interaction studies. We have extended a recent sampling-based algorithm, ML-RRT, for (dis)-assembly path planning of complex articulated objects. This algorithm is based on a partition of the configuration parameters into active and passive subsets, which are then treated in a decoupled manner. The presented extensions permit to consider different levels of mobility for the passive parts that can be pushed or pulled by the motion of active parts. This algorithmic tool is successfully applied to study protein conformational changes induced by the diffusion of a ligand inside it. Building on the extension of ML-RRT, we have developed a novel method for simultaneously (dis)assembly sequencing and path planning. The new method, called Iterative-ML-RRT, computes not only the paths for extracting all the parts from a complex assembled object, but also the preferred order that the disassembly process has to follow. We have applied this general approach for studying disassembly pathways of macromolecular complexes considering a scoring function based on the interaction energy. The results described in this thesis prove not only the efficacy but also the generality of the proposed algorithms

Comprendre les interactions réalisées entre un candidat médicament et sa protéine cible est un enjeu crucial pour orienter la recherche de nouvelles molécules. En effet, ce processus implique de nombreux paramètres qu'il est nécessaire d'analyser séparément pour mieux comprendre leurs effets.Nous proposons ici deux nouvelles approches observant les relations protéine/ligand. La première se concentre sur la comparaison de cavités formées par les sites de liaison pouvant accueillir une molécule. Cette méthode permet d'inférer la fonction d'une protéine mais surtout de prédire " l'accessibilité " d'un site de liaison pour un médicament. La seconde tactique se focalise sur la comparaison des interactions non-covalentes réalisées entre la protéine et le ligand afin d'améliorer la sélection de molécules potentiellement actives lors de criblages virtuels, et de rechercher de nouveaux fragments moléculaires, structuralement différents mais partageant le même mode d'interaction.

La méthode de conception de médicaments à partir de molécules « fragments » (connue sous le nom de « Fragment-Based Drug Design ») a été proposée au milieu des années 90, et a depuis été reconnue comme une alternative tangible aux techniques plus classiques de recherche de médicaments telles que le criblage à haut débit par exemple. La méthode des fragments consiste à cribler un petit nombre (< 10000) de composés organiques de faible poids moléculaire (< 300 Da) afin de détecter ceux qui se lient à la cible (protéine ou acides nucléiques). Du fait de leur faible complexité, les fragments présentent une affinité faible pour la cible, et la détection s'effectue généralement grâce à une technique biophysique (en particulier, résonance magnétique nucléaire (RMN), cristallographie aux rayons X, résonance plasmonique de surface). Les fragments « hits » sont ensuite modifiés par addition de nouvelles fonctions chimiques, ou par liaison de deux fragments, afin d'élaborer, étape par étape, une molécule capable d'établir des interactions plus nombreuses avec la cible, et d'améliorer ainsi l'affinité. Comparée aux méthodes classiques de criblage haut débit, la méthode des fragments offre divers avantages, notamment une meilleure exploration de l'espace chimique, une meilleure efficacité de liaison des molécules « hits », et une plus grande facilité d'optimisation des hits en molécules plus affines. Dans le cadre de ce projet de thèse, plusieurs aspects de la méthode des fragments ont été abordés : dans une première partie, nous étudions un cas concret d'application de la méthode des fragments à la recherche d'un inhibiteur de la peroxiredoxine 5 humaine, en utilisant la RMN comme outil de criblage des fragments ainsi que comme outil d'étude des interactions protéine-fragment. La découverte d'un inhibiteur de cette enzyme représente une avancée importante, qui devrait permettre de mieux comprendre son fonctionnement. Les autres parties de ce projet de thèse abordent des aspects plus méthodologiques de la méthode des fragments : les fragments conservent-ils leur site de liaison, leur efficacité de liaison et leur mode d'interaction au cours de leur élaboration en inhibiteur ? Les fragments peuvent-ils être spécifiques d'une protéine ? D'un site de liaison particulier ? Ces questions, rarement traitées, sont pourtant essentielles à la compréhension du comportement des molécules fragments, et sont abordées d'une part en défragmentant plusieurs inhibiteurs de la protéine Bcl-xL et en étudiant par RMN le comportement de ces fragments vis-à-vis de la protéine en termes d'affinité et de site de liaison, d'autre part en réalisant le criblage par RMN d'une série de fragments sur cinq protéines différentes (peroxiredoxine 5 humaine, sérum albumine humaine et trois protéines homologues de la famille Bcl-2). De manière générale, ce projet de thèse vise à étudier des aspects peu abordés de la méthode des fragments et à proposer des pistes permettant de mieux comprendre le comportement des fragments vis-à-vis de leur cible, au cours du criblage initial comme lors de leur optimisation / Fragment-Based Drug Design (FBDD) has been proposed in 1996 and has since been recognized as a tangible alternative to the more classical drug discovery methods such as High-Throuput Screening. FBDD consists of screening a small number (< 10 000) of low-molecular weight (< 300 Da) compounds and detect those that bind to the target (protein or nucleic acids). Because of their low complexity, fragment molecules usually display low affinities for their target, hence detecting fragment-protein interactions is mostly achieved using a biophysical technique (mostly Nuclear Magnetic Resonance (NMR), X-ray crystallography or Surface Plasmon Resonance). “Hit” fragments are then modified by addition of chemical substituents, or linked together, so as to elaborate a more complex molecule, forming more interactions with the target and hence displaying an improved affinity. As compared to the more classical High Throughput Screening method, fragment screening provides several advantages, including a better exploration of chemical space, highly ligand-efficient hits and easier optimization of the hits into more affine molecules. In this PhD project, several aspects of FDBB have been addressed : first, FBDD approaches were applied to the research of an inhibitor of the human peroxiredoxin 5 protein, using NMR not only as a screening method but also for the characterization of the protein-fragment interactions. The discovery of an inhibitor against this enzyme would allow to better understand its function. Next, methodological aspects of the FBDD method were addressed : Do fragments conserve their binding site, binding efficiency and mode of interaction upon optimization? Can the fragments display specificity towards a given target? Towards a given binding site? These issues, rarely studied, are yet essential to the understanding of the behavior of fragment molecules, and will be addressed firstly by defragmentating several Bcl-xL inhibitors into fragments and studying their behavior towards the protein in terms of a_nity and binding mode, secondly by screening a set of fragments against five different proteins (human peroxiredoxin 5, human serum albumin and three homologous proteins of the Bcl-2 family of proteins). More generally, this PhD project aims at studying less characterized aspects of the fragment methodology and proposing answers to better understand the behavior of fragment molecules towards their targets, both in the initial screening step and then during their optimization

En l’absence de structures tridimensionnelles expérimentales des cytochromes P450 CYP26A1, CYP26B1 et CYP26C1, la caractérisation de leur substrats et ligands s’est basée sur l’analyse des modèles structuraux obtenus par modélisation par homologie avec la structure expérimentale du cytochrome P450 CYP120. La justesse des modèles a été validée par l’amarrage de l’acide rétinoïque all-trans dans des configurations compatibles avec les métabolites attendus. L’amarrage d’agonistes et d’antagonistes des récepteurs nucléaires RARs prédirent l’acide tazaroténique (TA) et l’adapalène comme des substrats potentiels. Les expériences in vitro confirmèrent la métabolisation de ces 2 médicaments par les CYP26s. L’analyse de la cinétique de sulfoxidation du TA par CYP26A1 and CYP26B1 a permis d’établir le TA comme la référence contrôle de l’activité de ces enzymes. Puis, la comparaison des modèles des CYP26s avec la structure cristalline de CYP2C8 a permis d’identifier des similarités structurales de leurs inhibiteurs. Une corrélation entre l’inhibition de CYP26A1 et de CYP2C8 par des inhibiteurs connus de CYP2C8 a été démontrée après détermination de leurs IC50 pour CYP26A1 et CYP26B1 en utilisant le TA comme substrat de référence. La mesure de l’inhibition in vitro fut ensuite utilisée pour évaluer la possibilité que les CYP26s soient impliquées dans des interactions médicamenteuses observées pour certaines molécules. Cette thèse caractérise et appuie le rôle encore mal connu des CYP26s dans la métabolisation in vivo de certains xénobiotiques ainsi que l’effet potentiel de leur inhibition qui favoriserait la survenue d'effets indésirables. / Without crystal structures to study the CYP26 family of drug metabolizing enzymes, homology models were used to characterize CYP26A1, CYP26B1 and CYP26C1 and to identify substrates and inhibitors of the enzymes. Computational models of each isoform based on structural homology to CYP120 were validated by docking all-trans retinoic acid, an endogenous ligand of CYP26. Docking of retinoic acid receptor agonists and antagonists suggested that tazarotenic acid (TA) and adapalene may be metabolic substrates for CYP26, data which was confirmed using in vitro metabolite identification assays. Phenotyping experiments determined that CYP26s played a major role in the metabolism of these compounds in vitro. The kinetics of TA sulfoxidation by CYP26A1 and CYP26B1 were characterized and the compound was proposed as an in vitro probe of CYP26 activity in single enzyme expression systems. Structural characterization efforts identified similarities between the CYP26 homology models and the known crystal structure of CYP2C8, in agreement with previously published reports. Using TA as a probe, the IC50’s of known CYP2C8 inhibitors was measured against CYP26A1 and CYP26B1, with a statistically significant correlation observed between CYP26A1 and CYP2C8. Additional in vitro and computational experiments were used to characterize the inhibition mechanism for the most potent inhibitors. The observed in vitro inhibition was then used to predict the likelihood of CYP26 inhibition being involved in clinically relevant drug interactions. As a whole, the results presented support the role of the CYP26s in the metabolism of xenobiotic compounds as well as in potential in vivo drug interactions.

Comprendre les interactions réalisées entre un candidat médicament et sa protéine cible est un enjeu crucial pour orienter la recherche de nouvelles molécules. En effet, ce processus implique de nombreux paramètres qu’il est nécessaire d’analyser séparément pour mieux comprendre leurs effets.Nous proposons ici deux nouvelles approches observant les relations protéine/ligand. La première se concentre sur la comparaison de cavités formées par les sites de liaison pouvant accueillir une molécule. Cette méthode permet d’inférer la fonction d’une protéine mais surtout de prédire « l’accessibilité » d’un site de liaison pour un médicament. La seconde tactique se focalise sur la comparaison des interactions non-covalentes réalisées entre la protéine et le ligand afin d’améliorer la sélection de molécules potentiellement actives lors de criblages virtuels, et de rechercher de nouveaux fragments moléculaires, structuralement différents mais partageant le même mode d’interaction. / Understanding the interactions between a drug and its target protein is crucial in order to guide drug discovery. Indeed, this process involves many parameters that need to be analyzed separately to better understand their effects.We propose two new approaches to observe protein/ligand relationships. The first focuses on the comparison of cavities formed by binding sites that can accommodate a small molecule. This method allows to infer the function of a protein but also to predict the accessibility of a binding site for a drug. The second method focuses on the comparison of non-covalent interactions made between the protein and the ligand to improve the selection of potentially active molecules in virtual screening, and to find new molecular fragments, structurally different but sharing the same mode of interaction.

FKBP12 est une protéine ubiquitaire, principalement cytosolique, qui est au carrefour de plusieurs voies signalétiques. Son abondance naturelle dans les tissus nerveux peut être reliée à son implication dans les maladies neurodégénératives telles que les maladies d'Alzheimer et de Parkinson ainsi que dans les neuropathies périphériques et diabétiques ou dans des blessures des cordons spinaux. De nombreuses études ont montré que des molécules exogènes (ligands) venant se fixer sur cette protéine permettent la régénération d'un grand nombre de connexions neuronales endommagées. Une difficulté provient cependant du fait que, pour un ligand donné, il n'existe aucune relation claire entre sa structure et sa capacité de liaison à FKBP12. Notre étude vise ainsi à rationaliser la relation entre la structure d'un ligand et son affinité pour cette protéine. Deux complexes modèles, formés entre FKBP12 et chacun des deux ligands 8 et 308, ont été utilisés. Ces deux ligands de haute affinité ont des structures différentes. Notre travail s'est appuyé sur des simulations de dynamique moléculaire pour caractériser l'état intermédiaire qui est formé transitoirement lors du processus de complexation entre la protéine et son ligand. Dans cet état particulier, l'identification des interactions naissantes entre les partenaires a permis (i) de comprendre l'implication des différentes parties du ligand dans le mécanisme de reconnaissance avec FKBP12 et (ii) de rationaliser les affinités de certains ligands apparentés. / FKBP12 is an ubiquitous, mostly cytosolic, protein found at the crossroads of several signaling pathways. Its natural abundance in the nervous tissues can be related to its implication in neurodegenerative diseases like Alzheimer's and Parkinson's as well as in peripheral neuropathies and diabetes or in injuries of the spinal cords. Several studies have demonstrated that exogenous molecules (ligands) that can bind to FKBP12 allow the regeneration of many damaged neuron connections. However, there is no clear relationship between the structure of a ligand and its ability to bind to FKBP12. Our study aims at rationalizing the relationship between the structure of a ligand and its affinity to FKBP12. Two model complexes, formed between FKBP12 and each of the two high-affinity ligands 8 and 308, were studied. These two ligands are structurally different. We used molecular dynamics simulations to characterize the intermediate state that is transiently formed during the binding process between the protein and its ligand. In this state, the analysis of the nascent interactions allowed (i) to unravel the role played by the various ligand moieties in the recognition process with FKBP12 and (ii) to rationalize the affinities of related ligands.